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Shanghai Institute of Artificial Intelligence
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机器人利用不完美人类数据通过潜在动作空间学习打网球 · 跟踪 1 个来源
Galaxy General 和清华大学的研究人员开发了一种名为 LATENT 的新方法，使人形机器人能够利用不完美的人类运动数据学习网球技能。该系统不依赖于完美、完整的数据集，而是从碎片化和不精确的人类运动中学习，专注于基本的身体力学。这种方法训练了一个潜在动作空间，类似于一个“动作词典”，使机器人能够选择和适应预先学习的运动模式，而不是从头开始计算每一个关节运动。该系统包含一个潜在动作屏障（LAB）以确保平稳稳定的运动，并在模拟中…
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具身智能需要真实世界闭环，而非仅仅LLM规模法则
具身智能领域的领军科学家罗建兰认为，该领域不应仅仅复制大型语言模型的规模法则。他强调了闭环系统的关键需求，即真实世界的部署持续将数据反馈给训练。罗指出，当前具身模型的“预训练”由于缺乏高质量、多样化的真实世界交互数据，更像是中期训练或微调。他提出了三个关键技术支柱：用于可扩展在线后期训练基础设施的SOP，用于部署中学习和持续进化的LWD，以及用于预测性基于物理的动作选择的τ0-WM世界模型。